MVG-NeRF 组合了传统的多视角几何算法和神经辐射场 (NeRF) 用于基于图像的三维重建。我们提出使用像素级深度和法线来引导 NeRF 优化，以提高所估计表面的质量。实验结果表明，该方法可以从图像中获取干净的三维网格，同时在新视角合成方面具有竞争力的表现。

Oct, 2022

该研究提出使用隐式密度场而非神经辐射场作为图像的几何场景表示，通过自监督训练神经网络能够在单个前向传递中预测该场景表示，并且可以在深度预测和新视角合成方面进行体积渲染。实验表明，该方法能够预测出输入图像中遮挡区域的有意义几何信息。

Jan, 2023

我们提出了一种新的通用方法，用于阴影感知的多视角卫星摄影测量。我们的建议方法是采用隐式体积表示学习中的最新进展。通过训练 Shadow Neural Radiance Field (S-NeRF) 模型，我们能够实现对场景进行 3D 形状估算、阴影检测和透明物体过滤，而不需要任何显式形状监督。

Apr, 2021

通过引入本质表征分解的内在神经辐射场 (IntrinsicNeRF) 模型，将 NeRF 神经渲染方法的应用扩展到基于房间尺度的场景中；基于点采样和反射迭代聚类优化的方法使 IntrinsicNeRF 模型可以在无监督的环境下具备传统本质分解约束条件，并展示了在面对具有挑战性序列时，其具有相对稳定的本质分解结果和高保真度的新视角生成效果。

Oct, 2022

本文提出了一种叫做 NeRF 综合的新任务，利用 NeRF 补丁范例的结构内容构建大尺寸的新辐射场，我们提出了一种两阶段的方法来综合新场景，控制场景的照明效果采用阴影指导而不是分离场景，我们表明了我们的方法可以生成高质量的结果，对曲面上的新场景进行综合，增强了我们所提出的 NeRF 综合方法的实用性。

Jun, 2023

基于 NeRFs 和光线追踪，我们提出了一种 5D 神经光场（NeP），通过渲染方程，可以更准确地表达光照 - 物体相互作用，同时使用材质感知锥采样策略有效地集成 BRDF 波束内的光源。

Mar, 2024

从由摄像头和扫描器捕捉的 RGB 图像和激光雷达扫描序列中，使用我们的扩展方法，生成具有深度信息的 3D 表面，以及合成新颖的 RGB 图像。

Nov, 2021

本研究提出了一种基于 Neural Radiance Field 的方法，利用显式网格表示与场景的隐式神经表示建立对应关系，使用户可以利用网格形变方法进行可控的形状变形，并合成编辑后的场景的新视角图像。

May, 2022

本文提出了一种端到端的反渲染算法，使用 Monte Carlo 路径追踪缓存间接光照信息，以实现物质和光照的分解，并通过内在神经辐射与路径追踪结果之间的辐射一致性约束及联合优化方法来提高分解表现，实验证明该方法在多个合成和真实数据集上的表现优于现有技术，尤其在互反分解方面。

Mar, 2023

本篇论文提出了一种新的方法，通过将 NeRFs 融合为可与高度并行的图形渲染管线完全兼容的高效网格神经表示，使用屏幕空间卷积，来提高外观的质量和整个框架的表现。

Apr, 2023